Introduction to Machine Learning with Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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具体描述
作者简介
Andreas C. Müller
scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师，曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。
Sarah Guido
Mashable公司数据科学家，曾担任Bitly公司首席数据科学家。
目录信息
读后感
扫码关注公众号 「图灵的猫」，点击“学习资料”菜单，可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源，以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年，基本无人带路，转专业的我自然是难上加难，踩过无数坑，走过很多弯路。这里我...
评分在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN，比如支撑向量机，比如随机森林。相对于深度学习的理论，这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学，最优化理论，数学分析，数理统计和随机过程构成了这...
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用户评价
从直观上介绍算法的原理，容易理解，并且有很多实用的经验，很值得细读
评分学得快忘得快！About the Python interface on the most basic ML models. Highly completed, easy to learn and to use (just two or three lines for a model config), but not flexible.
评分终于找到一本合适的书了，前几章调包稍微有点无聊，其他都很实用。但机器学习算法研究还得看其他书，这本只教调包。
评分除了ISL里面没cover到的内容都过了一遍，里面基本就是对sklearn里面包含的东西的简单介绍吧属于application初初级阶段20180629updated/先试试
评分本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来，非常适合没有数学和AI背景的程序员入门，读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~
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